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## 本篇文章是讲述在transpdf 里面有翻译 
# 我们提出了一种新的ML方法来阐明非整倍体癌症类型特异性模式的基础因
# 素。为此，我们构建了染色体臂增益和损失的独立ML模型，其中24种癌症类型中的
# 39个染色体臂中的每一个都与染色体臂、正常组织、原发肿瘤和癌症细胞系(ccl)的各
# 种基因组属性对应的20种特征相关。我们的方法侧重于解释而不是预测非整倍体的
# 复发模式。对原发肿瘤非整倍体得失模型的解释捕获了之前报道的塑造非整倍体格
# 局的已知基因组特征，支持模型的有效性。此外，这些分析表明，在这一过程中，
# 负选择比正选择发挥了更大的作用，并揭示了平行补偿是癌症类型特异性非整倍体
# 模式的重要贡献者，无论是在原发肿瘤还是ccl。最后，我们实验验证了一个特定的
# 非整倍体驱动程序使用基因工程的等基因人类细胞

# 癌症基因组图谱计划（TCGA）